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    Fly's Blog
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                <a href="#" style="padding: 4rem 4rem 2rem 4rem ;"><h2 >聚类模型</h2></a>
            </div>
            <!-- Post -->
            <div class="typo" style="padding: 3rem;">
                <h1 id="K-means聚类算法"><a href="#K-means聚类算法" class="headerlink" title="K-means聚类算法"></a>K-means聚类算法</h1><p>一、指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数）<br>二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是我们的样本点）;<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128150717427.png" alt="在这里插入图片描述"></p>
<p>三、计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所处在的簇类中;（数据对象划分到离他近的簇里）<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128150729796.png" alt="在这里插入图片描述"></p>
<p>四、调整新类并且重新计算出新类的中心;（计算出新类的中心）<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128150738213.png" alt="在这里插入图片描述"></p>
<p>五、循环步骤三和四，看中心是否收敛（不变），如果收敛或达到迭代次数则停止循环;<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128150830330.png" alt="在这里插入图片描述"><br>（更新后，C划分到了上面，迭代到收敛）<br>六、结束。<br>可以尝试体验的网站：<br><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/">https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/</a><br>算法流程推荐使用流程图，避免查重<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128152000132.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h2 id="K-means算法优缺点"><a href="#K-means算法优缺点" class="headerlink" title="K-means算法优缺点"></a>K-means算法优缺点</h2><p>优点：<br>（1）算法简单、快速。<br>（2）对处理大数据集，该算法是相对高效率的。<br>缺点：<br>（1）要求用户必须事先给出要生成的簇的数目K。<br>（2）对初值敏感。<br>（3）对于孤立点数据敏感。<br>K‐means++算法可解决2和3这两个缺点</p>
<h1 id="K-means-算法"><a href="#K-means-算法" class="headerlink" title="K-means++算法"></a>K-means++算法</h1><p>k-means++算法选择初始聚类中心的基本原则是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远</p>
<p>算法描述如下：<br>（只对K-means算法“初始化K个聚类中心” 这一步进行了优化）<br>步骤一：随机选取一个样本作为第一个聚类中心；</p>
<p>步骤二：计算每个样本与当前已有聚类中心的最短距离（即与最近一个聚类中心的距离），这个值越大，表示被选取作为聚类中心的概率较大；最后，用轮盘法（依据概率大小来进行抽选）选出下一个聚类中心；</p>
<p>步骤三：重复步骤二，直到选出K个聚类中心。选出初始点后，就继续使用标准的K-means算法了</p>
<p>spss默认使用K-means++算法</p>
<h2 id="有关K-means-算法问题"><a href="#有关K-means-算法问题" class="headerlink" title="有关K-means++算法问题"></a>有关K-means++算法问题</h2><p>（1）聚类的个数K值怎么定？<br>         答：分几类主要取决于个人的经验与感觉，通常的做法是多尝试几个K<br>         值，看分成几类的结果更好解释，更符合分析目的等。<br>（2）数据的量纲不一致怎么办？<br>         答：如果数据的量纲不一样，那么算距离时就没有意义。例如：如果<br>         X1单位是米，X2单位是吨，用距离公式计算就会出现“米的平方”加<br>         上“吨的平方”再开平方，最后算出的东西没有数学意义，这就有问题了。<br>         （量纲不一致，采用标准差）<br>         <img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128160739513.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h1 id="系统（层次）聚类"><a href="#系统（层次）聚类" class="headerlink" title="系统（层次）聚类"></a>系统（层次）聚类</h1><h2 id="分类准则"><a href="#分类准则" class="headerlink" title="分类准则"></a>分类准则</h2><h2 id="样品与样品之间的常用距离（样品i与样品j）"><a href="#样品与样品之间的常用距离（样品i与样品j）" class="headerlink" title="样品与样品之间的常用距离（样品i与样品j）"></a>样品与样品之间的常用距离（样品i与样品j）</h2><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128164646980.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"><br>样例<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128164702932.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h2 id="计算指标与指标之间的常用“距离”（指标i与指标j）"><a href="#计算指标与指标之间的常用“距离”（指标i与指标j）" class="headerlink" title="计算指标与指标之间的常用“距离”（指标i与指标j）"></a>计算指标与指标之间的常用“距离”（指标i与指标j）</h2><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128164731247.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"><br>样例<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128164746480.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h2 id="类与类之间的常用距离"><a href="#类与类之间的常用距离" class="headerlink" title="类与类之间的常用距离"></a>类与类之间的常用距离</h2><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128165005445.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h3 id="最短距离法"><a href="#最短距离法" class="headerlink" title="最短距离法"></a>最短距离法</h3><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128165143839.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h3 id="最长距离法"><a href="#最长距离法" class="headerlink" title="最长距离法"></a>最长距离法</h3><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128165156295.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h3 id="组间平均连接法"><a href="#组间平均连接法" class="headerlink" title="组间平均连接法"></a>组间平均连接法</h3><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128165204187.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h3 id="组内平均连接法"><a href="#组内平均连接法" class="headerlink" title="组内平均连接法"></a>组内平均连接法</h3><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128165213341.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h3 id="重心法"><a href="#重心法" class="headerlink" title="重心法"></a>重心法</h3><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128165222309.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"><br>聚类算法流程图<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128165415120.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h2 id="聚类分析需要注意的问题"><a href="#聚类分析需要注意的问题" class="headerlink" title="聚类分析需要注意的问题"></a>聚类分析需要注意的问题</h2><p>1.对于一个实际问题要根据分类的目的来选取指标，指标选取的不同分类结果一般也不同。<br>2.样品间距离定义方式的不同，聚类结果一般也不同。<br>3.聚类方法的不同，聚类结果一般也不同（尤其是样品特别多的时候）。最好能通过各种方法找出其中的共性。<br>4.要注意指标的量纲，量纲差别太大会导致聚类结果不合理。<br>5.聚类分析的结果可能不令人满意，因为我们所做的是一个数学的处理，对于结果我们要找到一个合理的解释。</p>
<h2 id="用图形估计聚类的数量"><a href="#用图形估计聚类的数量" class="headerlink" title="用图形估计聚类的数量"></a>用图形估计聚类的数量</h2><p>肘部法则（Elbow Method）（求聚类的数量）：通过图形大致的估计出最优的聚类数量<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128172200308.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<h3 id="聚合系数折线图的画法"><a href="#聚合系数折线图的画法" class="headerlink" title="聚合系数折线图的画法"></a>聚合系数折线图的画法</h3><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128172934541.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"><br>相关的图像分析解释<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128172953769.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"><br>根据图来进行解释：<br>(1)根据聚合系数折线图可知，当类别数为5时，折线的下降趋势趋缓，故可将类别数设定为5.<br>(2)从图中可以看出， K值从1到5时，畸变程度变化最大。超过5以后，畸变程度变化显著<br>降低。因此肘部就是 K=5，故可将类别数设定为5.（当然，K=3也可以解释）</p>
<h2 id="SPSS的具体使用"><a href="#SPSS的具体使用" class="headerlink" title="SPSS的具体使用"></a>SPSS的具体使用</h2><h1 id="DBSCAN算法"><a href="#DBSCAN算法" class="headerlink" title="DBSCAN算法"></a>DBSCAN算法</h1><p>DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)是Martin Ester, Hans-PeterKriegel等人于1996年提出的一种基于密度的聚类方法，聚类前不需要预先指定聚类的个数，生成的簇的个数不定（和数据有关）。该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。该方法能在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，可将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据。<br>相关体验链接:<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clustering/">https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clustering/</a></p>
<h2 id="数据分类"><a href="#数据分类" class="headerlink" title="数据分类"></a>数据分类</h2><p>• 核心点：在半径Eps内含有不少于MinPts数目的点<br>• 边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts，但是落在核心点的邻域内<br>• 噪音点：既不是核心点也不是边界点的点<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128175810306.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"><br>伪代码样例<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210128180233847.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1ODkzNTkx,size_16,color_FFFFFF,t_70" alt="在这里插入图片描述"></p>
<p>MATLAB提供的代码教程：<br><a target="_blank" rel="noopener" href="https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/52905%E2%80%90dbscan%E2%80%90clustering%E2%80%90algorithm">https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/52905‐dbscan‐clustering‐algorithm</a></p>
<h2 id="DBSCAN算法优缺点"><a href="#DBSCAN算法优缺点" class="headerlink" title="DBSCAN算法优缺点"></a>DBSCAN算法优缺点</h2><p>优点：</p>
<ol>
<li>基于密度定义，能处理任意形状和大小的簇；</li>
<li>可在聚类的同时发现异常点；</li>
<li>与K-means比较起来，不需要输入要划分的聚类个数。<br>缺点：</li>
<li>对输入参数ε和Minpts敏感，确定参数困难；</li>
<li>由于DBSCAN算法中，变量ε和Minpts是全局唯一的，当聚类的密度不均匀时，聚类距离相差很大时，聚类质量差；</li>
<li>当数据量大时，计算密度单元的计算复杂度大。<br>建议：<br>只有两个指标，且你做出散点图后发现数据表现得很“DBSCAN”，这时候你再用DBSCAN进行聚类。<br>其他情况下，全部使用系统聚类吧。<br>K‐means也可以用，不过用了的话你论文上可写的东西比较少。</li>
</ol>

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            font-family: "Roboto", "Helvetica", "Arial", sans-serif;
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            letter-spacing: 0;
            overflow: hidden;
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            transition: box-shadow .2s cubic-bezier(.4, 0, 1, 1), background-color .2s cubic-bezier(.4, 0, .2, 1), color .2s cubic-bezier(.4, 0, .2, 1);
            outline: 0;
            cursor: pointer;
            text-decoration: none;
            text-align: center;
            vertical-align: middle;
            border: 0;
            background: rgba(158, 158, 158, .2);
            box-shadow: 0 2px 2px 0 rgba(0, 0, 0, .14), 0 3px 1px -2px rgba(0, 0, 0, .2), 0 1px 5px 0 rgba(0, 0, 0, .12);
            color: #fff;
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        }
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<div class="btn_click_load" id="disqus_bt"> 
    <button class="disqus_click_btn">点击查看评论</button>
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<!--
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$('.btn_click_load').click(function() {
    /* * * CONFIGURATION VARIABLES: EDIT BEFORE PASTING INTO YOUR WEBPAGE * * */
    var disqus_shortname = 'http-miccall-tech'; // required: replace example with your forum shortname

    /* * * DON'T EDIT BELOW THIS LINE * * */
    (function() {
      var dsq = document.createElement('script'); dsq.type = 'text/javascript'; dsq.async = true;
      dsq.src = '//' + disqus_shortname + '.disqus.com/embed.js';
      (document.getElementsByTagName('head')[0] || document.getElementsByTagName('body')[0]).appendChild(dsq);
    })();

    document.getElementById('disqus_bt').style.display = "none";
});
</script>
-->
<script type="text/javascript">
    var disqus_config = function () {
        this.page.url = 'http://example.com/2021/03/04/%E8%81%9A%E7%B1%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B/';  // Replace PAGE_URL with your page's canonical URL variable
        this.page.identifier = 'http://example.com/2021/03/04/%E8%81%9A%E7%B1%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B/'; // Replace PAGE_IDENTIFIER with your page's unique identifier variable
    };
</script>

<script type="text/javascript">
    $('.btn_click_load').click(function() {  //click to load comments
        (function() { // DON'T EDIT BELOW THIS LINE
            var d = document;
            var s = d.createElement('script');
            s.src = '//http-miccall-tech.disqus.com/embed.js';
            s.setAttribute('data-timestamp', + new Date());
            (d.head || d.body).appendChild(s);
        })();
        $('.btn_click_load').css('display','none');
    });
</script>
</div>
<style>
    #disqus-comment{
        background-color: #eee;
        padding: 2pc;
    }
</style>


        </div>
        <!-- Copyright 版权 start -->
                <div id="copyright">
            <ul>
                <li>&copy;Powered By <a target="_blank" rel="noopener" href="https://hexo.io/zh-cn/" style="border-bottom: none;">hexo</a></li>
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